Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
— Илья, как в ОТП Банке решается кадровый вопрос, который стоит особенно остро в последние годы?
— Ситуация на рынке труда действительно сложная и, к сожалению, для ее разрешения не существует «серебряной пули». Даже если кто-то решит платить в два раза выше рынка и тем самым закрывать потребность в персонале, это не поможет собрать лучшую команду. Потому что людям сегодня важны не только деньги, но и большая цель, сопричастность с ней, климат, философия и культура внутри компании. Именно за счет этих вещей мы и решаем вопрос нашего человеческого капитала.
С другой стороны, есть ряд функций, прежде всего в массовых позициях, где текущий дефицит кадров подталкивает к автоматизации и роботизации процессов. Как пример — у нас уже более 50% звонков в телемаркетинге и soft collection роботизированы с показателями качества выше работы сотрудников.
— О каких процессах идет речь?
— Например, упомянутый выше кейс контакт-центра: входящие и исходящие звонки и collection — именно массовые онлайн-функции, к которым автоматизация применима.
У нас 60% звонков совершают роботы. а чтобы клиентам было комфортно, помимо технологий речевой аналитики, распознания речи, элементов ИИ мы используем в том числе фоновые социальные шумы.
Эмпатия в голосе — и вот уже с клиентом разговаривает «абсолютно живой человек», который, судя по обратной связи и метрикам CSI, клиентам нравится. Или другой пример: у нас три года назад было только 12% end-to-end онлайн-продаж от общего объема продаж банка, сейчас — свыше 80%. Понятно, что в такой ситуации нам не требуется того же количества сотрудников продаж, что ранее. Потребкредиты, POS-кредиты, кредитные карты, сберегательные счета, депозиты — все это у нас можно оформить end-to-end онлайн.
— Наверное, все-таки пока сложно обойтись без участия человека…
— Без участия человека вообще ничего невозможно сделать. Автоматизацию в конечном счете тоже делают люди. Ну и в ряде случаев автоматизация невозможна просто в силу регулирования. Но для ряда ролей и процессов автоматизация просто неизбежна, и это возможность переориентировать сотрудников на новые задачи.
Значительно сложнее со следующим уровнем автоматизации, назовем это «профессиональные роли и функции». Здесь речь идет не о замещении людей, а о появлении новых инструментов, которые позволяют специалистам эффективнее делать свою работу и значительно повысить ее качество. Пример — разработчики. Предоставляя им современный набор рабочих инструментов, в том числе решения на основе ИИ, можно кратно увеличить эффективность выполнения ряда задач. По мере развития технологий мы будем видеть все больше возможностей, которые они предоставляют для повышения продуктивности команд разработчиков и безопасности разрабатываемых ими решений. Мы активно инвестируем в эти направления, пробуем новые появляющиеся решения, пилотируем и в случае подтверждения гипотез масштабируем эти решения.
— В каких еще сферах применима автоматизация?
— Скорее не автоматизация, а новые технологии, которые кратно сокращают сроки и стоимость искомых решений. Специалисты, владеющие навыками написания правильных промптов, уже сейчас способны заменить креативные агентства и продакшн-агентства целиком.
Есть примеры производства первоклассной рекламы исключительно с помощью нейросетей, для этого не нужны реальные съемки — ИИ создаст любой образ, интерьер, эмоцию и сделает это в удобное вам время.
Сейчас, например, уже идут виртуальные показы мод, где все образы, включая моделей, созданы искусственным интеллектом. Это лишь немногие примеры того, где применение новых технологий меняет представление о том, как будут выглядеть целые индустрии. И если этот момент упустить, можно оказаться на перроне, смотря вслед уходящему поезду, на который у вас был билет.
Илья Чижевский, президент ОТП Банка
При этом стоит признать, что нет никаких высеченных в граните правил, и уж тем более нет однозначного понимания того, по какому пути пойдет развитие технологий. Это будет путь гипотез и экспериментов, где важно научиться отличать хайп от тренда и быстро пробовать то новое, за которым будет будущее. Как с любым инновационным решением, прежде чем переходить к масштабированию, нам предстоит убедиться в том, что технология зрелая и безопасна для полномасштабного внедрения.
— Примерно год назад в ОТП Банке говорили про клиентоцентричность как основной тренд. А на сессии Ассоциации ФинТех «Технологическая трансформация: новые рубежи финансовых инноваций» вы уже упоминали датацентричность.
— Раньше было понятие клиентоориентированности, которое эволюционировало в клиентоцентричность. А теперь вводится еще одно определение — датацентричность, у него в контексте клиентов есть два аспекта. Первый — это момент формирования предложений, второй — это обеспечение первоклассного сервиса. Поскольку проникновение банковских продуктов в России находится на достаточно высоком уровне и приток новых клиентов на рынке ограничен, необходимо бороться прежде всего за эмоциональную удовлетворенность клиентов, с чем и помогает датацентричность. Чтобы стать для клиента правильным партнером и быть способными опережать осознанные потребности клиентов своими предложениями, нам нужно знать о его повседневной жизни значительно больше, чем сейчас. Как следствие мы будем способны формировать для него тот набор услуг и сервисов, которые привнесут максимальный комфорт и удовлетворенность в его жизнь, превосходя его ожидания. Для реализации этой задачи, необходимо прежде всего перестроить работу с данными в организации, включая саму платформу хранения данных, и помимо использования данных о клиентах, известных в рамках внутреннего периметра, проактивно привлекать внешние источники данных.
— И здесь становится важным умение правильно собирать и анализировать информацию.
— В ОТП Банке свыше 3 млн установок приложения, благодаря чему мы многое знаем о клиенте и используем эти знания в своей работе. Это не какая-то наша уникальная история, это знают все банки, но не всегда используют.
Гэп между сбором информации и ее практическим применением будет всегда, но чем дальше мы будем уходить в измеримость, тем более точным должен быть сервис, где будет критично важно четко попасть в потребности клиента.
Это потребует дальнейшего обогащения информацией о наших клиентах из внешних источников данных.
Приведу пример того, куда это все развивается. Я знаю компанию, которая строит модель предиктивности на основании данных, полученных от участников ее исследования, которые в течение продолжительного времени носят специальные устройства, помогающие фиксировать все, что человек делает: куда смотрит, на что реагирует, как проявляет себя в разных обстоятельствах. Полученные данные будут агрегироваться и далее со статистической точностью модель позволит предопределять поведение людей в тех или иных ситуациях, что при должной интеграции позволит банкам своевременно сделать предложение, от которого будет сложно отказаться.
Первые государственные банки располагались в бывших частных домах и даже на монастырском подворье, а первое здание, построенное специально для банка, появилось в 1783 году по Указу императрицы Екатерины II о строительстве в Санкт-Петербурге Ассигнационного банка